\subsubsection{Instancias de testeo}

El conjunto de instancias para testear fue elegido variando los valores para D, la cantidad de camiones que llegan por día y el espacio de días en que llegan los camiones a modo de abarcar todos los posibles casos que puedan presentarse. Además para todas las instancias tienen los días desordenados.

Para D, tomamos D=1, D=maxDia/2 y D=maxDia para abarcar los extremos y el caso medio(siendo maxDia el último día en que llega un camión), para los días usamos instancias que tienen todos los días consecutivos y otras que tienen todos los días con espacios de entre 0 y n+1 días y por último elegimos instancias con días en los que llega 1 solo camión y otras en las que llegan múltiples camiones.

\subsubsection{Resultados experimentales}

Realizamos una experimentación para medir la performance del algoritmo de 1000 ejecuciones variando el tamaño de la entrada(n) entre 1 y 500000, usando una secuencia de días aleatorios en cada ejecución. Para cada ejecución medimos el tiempo en milisegundos que toma completar el algoritmo. En las diferentes ejecuciones, además variamos el tamaño de D y la cantidad de camiones que llegan en un determinado día es aleatoria. Los resultados que obtuvimos se pueden ver en el siguiente gráfico:

\includegraphics[scale=0.8]{ej1.png}

Como se puede ver, los resultados del experimento se aproximan a la complejidad calculada(n*log(n)).
Esto es esperado, pues como analizamos previamente en el punto 4, el merge sort es lo que termina dando la complejidad al algoritmo, el cual en caso promedio y peor caso es O(n*log(n)). A su vez, por esa misma razón, no hay un conjunto de entradas que puedan ser consideradas un peor caso, ya que el merge sort no lo tiene. De modo que variar el orden de los camiones o el valor de D no acarrea ninguna diferencia en cuanto a los resultados de las distintas ejecuciones.